<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<export-example>
  <doc>
    <id>170</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2000</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>549</pageFirst>
    <pageLast>552</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Texture Classification of Graylevel Images by Multiscale Cross-Co-Occurrence Matrices</title>
    <abstract language="eng">Local gray level dependencies of natural images can be modelled by means of co-occurrence matrices containing joint probabilities of gray-level pairs. Texture, however, is a resolution-dependent phenomenon and hence, classification depends on the chosen scale. Since there is no optimal scale for all textures we employ a multiscale approach that acquires textural features at several scales. Thus linear and nonlinear scale-spaces are analyzed by multiscale co-occurrence matrices that describe the statistical behavior of a texture in scale-space. Classification is then performed on the basis of texture features taken from the individual scale with the highest discriminatory power. By considering cross-scale occurrences of gray level pairs, the impact of filters on the feature is described and used for classification of natural textures. This novel method was found to improve classification rates of the common co-occurrence matrix approach on standard textures significantly.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Proceedings 15th International Conference on Pattern Recognition (ICPR-2000)</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1109/ICPR.2000.906133</identifier>
    <author>V. Metzler</author>
    <author>T. Aach</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Thomas M. Lehmann</author>
    <collection role="ddc" number="00">Informatik, Wissen, Systeme</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othpublikationsherkunft" number="">Externe Publikationen</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>100</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2019</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencevolume</type>
    <publisherName>Springer</publisherName>
    <publisherPlace>Berlin</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2019-12-18</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2019</title>
    <abstract language="deu">In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2019 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung und -akquisition, Maschinelles Lernen, Bildsegmentierung und Bildanalyse, Visualisierung und Animation, Zeitreihenanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Biomechanische Modellierung, Validierung und Qualitätssicherung, Bildverarbeitung in der Telemedizin u.v.m.</abstract>
    <subTitle language="deu">Algorithmen – Systeme – Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 17. bis 19. März 2019 in Lübeck</subTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-658-25325-7</identifier>
    <identifier type="issn">1431-472X</identifier>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-25326-4</identifier>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildgebendes Verfahren</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Computerunterstützte Medizin</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Bildanalyse</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Bilderkennung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Computerunterstützte Medizin</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Computerunterstützte Diagnose</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Medizininformatik</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>349</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2020</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencevolume</type>
    <publisherName>Springer Vieweg</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2020-04-22</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2020</title>
    <abstract language="deu">In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2020 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung und -akquisition, Maschinelles Lernen, Bildsegmentierung und Bildanalyse, Visualisierung und Animation, Zeitreihenanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Biomechanische Modellierung, Validierung und Qualitätssicherung, Bildverarbeitung in der Telemedizin u.v.m.</abstract>
    <subTitle language="deu">Algorithmen – Systeme – Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 15. bis 17. März 2020 in Berlin</subTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-658-29266-9</identifier>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-29267-6</identifier>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildanalyse</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Computerunterstützte Medizin</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Visualisierung</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="ddc" number="6">Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>5434</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>08</issue>
    <volume>60</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Georg Thieme Verlag</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-09-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Optical Flow als Methode zur Qualitätssicherung KI-unterstützter Untersuchungen von Barrett-Ösophagus und Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien</title>
    <abstract language="deu">Einleitung &#13;
Übermäßige Bewegung im Bild kann die Performance von auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (CDSS) reduzieren. Optical Flow (OF) ist eine Methode zur Lokalisierung und Quantifizierung von Bewegungen zwischen aufeinanderfolgenden Bildern.&#13;
&#13;
Ziel &#13;
Ziel ist es, die Mensch-Computer-Interaktion (HCI) zu verbessern und Endoskopiker die unser KI-System „Barrett-Ampel“ zur Unterstützung bei der Beurteilung von Barrett-Ösophagus (BE) verwenden, ein Echtzeit-Feedback zur aktuellen Datenqualität anzubieten.&#13;
&#13;
Methodik &#13;
Dazu wurden unveränderte Videos in „Weißlicht“ (WL), „Narrow Band Imaging“ (NBI) und „Texture and Color Enhancement Imaging“ (TXI) von acht endoskopischen Untersuchungen von histologisch gesichertem BE und mit Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) durch unseren KI-Algorithmus analysiert. Der zur Bewertung der Bildqualität verwendete OF beinhaltete die mittlere Magnitude und die Entropie des Histogramms der Winkel. Frames wurden automatisch extrahiert, wenn die vordefinierten Schwellenwerte von 3,0 für die mittlere Magnitude und 9,0 für die Entropie des Histogramms der Winkel überschritten wurden. Experten sahen sich zunächst die Videos ohne KI-Unterstützung an und bewerteten, ob Störfaktoren die Sicherheit mit der eine Diagnose im vorliegenden Fall gestellt werden kann negativ beeinflussen. Anschließend überprüften sie die extrahierten Frames.&#13;
&#13;
Ergebnis &#13;
Gleichmäßige Bewegung in eine Richtung, wie etwa beim Vorschieben des Endoskops, spiegelte sich, bei insignifikant veränderter Entropie, in einer Erhöhung der Magnitude wider. Chaotische Bewegung, zum Beispiel während dem Spülen, war mit erhöhter Entropie assoziiert. Insgesamt war eine unruhige endoskopische Darstellung, Flüssigkeit sowie übermäßige Ösophagusmotilität mit erhöhtem OF assoziiert und korrelierte mit der Meinung der Experten über die Qualität der Videos. Der OF und die subjektive Wahrnehmung der Experten über die Verwertbarkeit der vorliegenden Bildsequenzen korrelierten direkt proportional. Wenn die vordefinierten Schwellenwerte des OF überschritten wurden, war die damit verbundene Bildqualität in 94% der Fälle für eine definitive Interpretation auch für Experten unzureichend.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
OF hat das Potenzial Endoskopiker ein Echtzeit-Feedback über die Qualität des Dateninputs zu bieten und so nicht nur die HCI zu verbessern, sondern auch die optimale Performance von KI-Algorithmen zu ermöglichen.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0042-1754997</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Gastroenterologie, Verdauungs- und Stoffwechselkrankheiten mit Sektion Endoskopie, 76, 2022, Hamburg</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Optical Flow</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="61">Medizin und Gesundheit</collection>
    <collection role="ddc" number="004">Datenverarbeitung; Informatik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>3507</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>251</pageFirst>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>4</issue>
    <volume>60</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-04-10</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) als Entscheidungsunterstützungssystem für nicht-Experten bei der Beurteilung von Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN)</title>
    <abstract language="deu">Einleitung&#13;
Die sichere Detektion und Charakterisierung von Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) stellt selbst für erfahrene Endoskopiker eine Herausforderung dar.&#13;
&#13;
Ziel&#13;
Ziel dieser Studie ist es, den Add-on Effekt eines künstlichen Intelligenz (KI) Systems (Barrett-Ampel) als Entscheidungsunterstüzungssystem für Endoskopiker ohne Expertise bei der Untersuchung von BERN zu evaluieren.&#13;
&#13;
Material und Methodik&#13;
Zwölf Videos in „Weißlicht“ (WL), „narrow-band imaging“ (NBI) und „texture and color enhanced imaging“ (TXI) von histologisch bestätigten Barrett-Metaplasien oder BERN wurden von Experten und Untersuchern ohne Barrett-Expertise evaluiert. Die Probanden wurden dazu aufgefordert in den Videos auftauchende BERN zu identifizieren und gegebenenfalls die optimale Biopsiestelle zu markieren. Unser KI-System wurde demselben Test unterzogen, wobei dieses BERN in Echtzeit segmentierte und farblich von umliegendem Epithel differenzierte. Anschließend wurden den Probanden die Videos mit zusätzlicher KI-Unterstützung gezeigt. Basierend auf dieser neuen Information, wurden die Probanden zu einer Reevaluation ihrer initialen Beurteilung aufgefordert.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Die „Barrett-Ampel“ identifizierte unabhängig von den verwendeten Darstellungsmodi (WL, NBI, TXI) alle BERN. Zwei entzündlich veränderte Läsionen wurden fehlinterpretiert (Genauigkeit=75%). Während Experten vergleichbare Ergebnisse erzielten (Genauigkeit=70,8%), hatten Endoskopiker ohne Expertise bei der Beurteilung von Barrett-Metaplasien eine Genauigkeit von lediglich 58,3%. Wurden die nicht-Experten allerdings von unserem KI-System unterstützt, erreichten diese eine Genauigkeit von 75%.&#13;
&#13;
Zusammenfassung&#13;
Unser KI-System hat das Potential als Entscheidungsunterstützungssystem bei der Differenzierung zwischen Barrett-Metaplasie und BERN zu fungieren und so Endoskopiker ohne entsprechende Expertise zu assistieren. Eine Limitation dieser Studie ist die niedrige Anzahl an eingeschlossenen Videos. Um die Ergebnisse dieser Studie zu bestätigen, müssen randomisierte kontrollierte klinische Studien durchgeführt werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0042-1745653</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">49. Jahrestagung der Gesellschaft für Gastroenterologie in Bayern e.V., Freising</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Friederike Prinz</author>
    <author>Tanja Schwamberger</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Stefan Karl Gölder</author>
    <author>Benjamin Walter</author>
    <author>Ingo Steinbrück</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Barrett-Ösophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>psyndex</type>
      <value>Speiseröhrenkrankheit</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="ddc" number="6">Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>3540</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>S39</pageFirst>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>S 01</issue>
    <volume>54</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-04-19</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">INFLUENCE OF AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) BASED DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) ON THE DIAGNOSTIC PERFORMANCE OF NON-EXPERTS IN BARRETT´S ESOPHAGUS RELATED NEOPLASIA (BERN)</title>
    <abstract language="eng">Aims&#13;
Barrett´s esophagus related neoplasia (BERN) is difficult to detect and characterize during endoscopy, even for expert endoscopists. We aimed to assess the add-on effect of an Artificial Intelligence (AI) algorithm (Barrett-Ampel) as a decision support system (DSS) for non-expert endoscopists in the evaluation of Barrett’s esophagus (BE) and BERN.&#13;
&#13;
Methods&#13;
Twelve videos with multimodal imaging white light (WL), narrow-band imaging (NBI), texture and color enhanced imaging (TXI) of histologically confirmed BE and BERN were assessed by expert and non-expert endoscopists. For each video, endoscopists were asked to identify the area of BERN and decide on the biopsy spot. Videos were assessed by the AI algorithm and regions of BERN were highlighted in real-time by a transparent overlay. Finally, endoscopists were shown the AI videos and asked to either confirm or change their initial decision based on the AI support.&#13;
&#13;
Results&#13;
Barrett-Ampel correctly identified all areas of BERN, irrespective of the imaging modality (WL, NBI, TXI), but misinterpreted two inflammatory lesions (Accuracy=75%). Expert endoscopists had a similar performance (Accuracy=70,8%), while non-experts had an accuracy of 58.3%. When AI was implemented as a DSS, non-expert endoscopists improved their diagnostic accuracy to 75%.&#13;
&#13;
Conclusions&#13;
AI may have the potential to support non-expert endoscopists in the assessment of videos of BE and BERN. Limitations of this study include the low number of videos used. Randomized clinical trials in a real-life setting should be performed to confirm these results.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-00000012</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">ESGE Days 2022</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Friederike Prinz</author>
    <author>Tanja Schwamberger</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Stefan Karl Gölder</author>
    <author>Benjamin Walter</author>
    <author>Ingo Steinbrück</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Artificial Intelligence</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Barrett's Esophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Speiseröhrenkrankheit</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Diagnose</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="ddc" number="6">Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>3539</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>S175</pageFirst>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>S01</issue>
    <volume>54</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-04-19</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) – ASSISTED VESSEL AND TISSUE RECOGNITION IN THIRD-SPACE ENDOSCOPY</title>
    <abstract language="eng">Aims &#13;
Third-space endoscopy procedures such as endoscopic submucosal dissection (ESD) and peroral endoscopic myotomy (POEM) are complex interventions with elevated risk of operator-dependent adverse events, such as intra-procedural bleeding and perforation. We aimed to design an artificial intelligence clinical decision support solution (AI-CDSS, “Smart ESD”) for the detection and delineation of vessels, tissue structures, and instruments during third-space endoscopy procedures.&#13;
&#13;
Methods&#13;
Twelve full-length third-space endoscopy videos were extracted from the Augsburg University Hospital database. 1686 frames were annotated for the following categories: Submucosal layer, blood vessels, electrosurgical knife and endoscopic instrument. A DeepLabv3+neural network with a 101-layer ResNet backbone was trained and validated internally. Finally, the ability of the AI system to detect visible vessels during ESD and POEM was determined on 24 separate video clips of 7 to 46 seconds duration and showing 33 predefined vessels. These video clips were also assessed by an expert in third-space endoscopy.&#13;
&#13;
Results &#13;
Smart ESD showed a vessel detection rate (VDR) of 93.94%, while an average of 1.87 false positive signals were recorded per minute. VDR of the expert endoscopist was 90.1% with no false positive findings. On the internal validation data set using still images, the AI system demonstrated an Intersection over Union (IoU), mean Dice score and pixel accuracy of 63.47%, 76.18% and 86.61%, respectively.&#13;
&#13;
Conclusions &#13;
This is the first AI-CDSS aiming to mitigate operator-dependent limitations during third-space endoscopy. Further clinical trials are underway to better understand the role of AI in such procedures.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0042-1745037</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">ESGE Days 2022</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Artificial Intelligence</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Third-Space Endoscopy</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Smart ESD</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="ddc" number="6">Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8057</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>298</pageFirst>
    <pageLast>303</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Springer Vieweg</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-04-28</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Self-supervised 3D Vision Transformer Pre-training for Robust Brain Tumor Classification</title>
    <abstract language="eng">Brain tumors pose significant challenges in neurology, making precise classification crucial for prognosis and treatment planning. This work investigates the effectiveness of a self-supervised learning approach–masked autoencoding (MAE)–to pre-train a vision transformer (ViT) model for brain tumor classification. Our method uses non-domain specific data, leveraging the ADNI and OASIS-3 MRI datasets, which primarily focus on degenerative diseases, for pretraining. The model is subsequently fine-tuned and evaluated on the BraTS glioma and meningioma datasets, representing a novel use of these datasets for tumor classification. The pre-trained MAE ViT model achieves an average F1 score of 0.91 in a 5-fold cross-validation setting, outperforming the nnU-Net encoder trained from scratch, particularly under limited data conditions. These findings highlight the potential of self-supervised MAE in enhancing brain tumor classification accuracy, even with restricted labeled data.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2025: Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Regensburg March 09-11, 2025</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-47422-5_69</identifier>
    <enrichment key="OtherSeries">Informatik aktuell</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8058</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>38</pageFirst>
    <pageLast>43</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Springer Vieweg</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-04-28</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">iRBSM: A Deep Implicit 3D Breast Shape Model</title>
    <abstract language="eng">We present the first deep implicit 3D shape model of the female breast, building upon and improving the recently proposed Regensburg Breast Shape Model (RBSM). Compared to its PCA-based predecessor, our model employs implicit neural representations; hence, it can be trained on raw 3D breast scans and eliminates the need for computationally demanding non-rigid registration, a task that is particularly difficult for feature-less breast shapes. The resulting model, dubbed iRBSM, captures detailed surface geometry including fine structures such as nipples and belly buttons, is highly expressive, and outperforms the RBSM on different surface reconstruction tasks. Finally, leveraging the iRBSM, we present a prototype application to 3D reconstruct breast shapes from just a single image. Model and code publicly available at https://rbsm.re-mic.de/implicit.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2025: Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Regensburg March 09-11, 2025</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-47422-5_11</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">Informatik aktuell</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Maximilian Weiherer</author>
    <author>Antonia von Riedheim</author>
    <author>Vanessa Brébant</author>
    <author>Bernhard Egger</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>6079</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2023</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>317</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencevolume</type>
    <publisherName>Springer Vieweg</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2023-06-24</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2023</title>
    <abstract language="deu">Seit mehr als 25 Jahren ist der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" als erfolgreiche Veranstaltung etabliert. Ziel ist auch 2023 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - viele davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Visualisierung und Animation, computerunterstützte Diagnose sowie bildgestützte Therapieplanung und Therapie. Hierbei kommen Methoden des maschinelles Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz.</abstract>
    <subTitle language="eng">Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, Braunschweig, July 2-4, 2023</subTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-658-41656-0</identifier>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-41657-7</identifier>
    <identifier type="issn">1431-472X</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Bildverarbeitung für die Medizin (BVM), 2023, Braunschweig</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">Informatik aktuell</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Machine Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Medical Image Computing</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Computerunterstützte Medizin</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildgebendes Verfahren</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildanalyse</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Visualisierung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="000">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="ddc" number="610">Medizin und Gesundheit</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7116</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>261</pageFirst>
    <pageLast>266</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Springer</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2024-03-11</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Data Augmentation for Images of Chronic Foot Wounds</title>
    <abstract language="eng">Training data for Neural Networks is often scarce in the medical domain, which often results in models that struggle to generalize and consequently showpoor performance on unseen datasets. Generally, adding augmentation methods to the training pipeline considerably enhances a model’s performance. Using the dataset of the Foot Ulcer Segmentation Challenge, we analyze two additional augmentation methods in the domain of chronic foot wounds - local warping of wound edges along with projection and blurring of shapes inside wounds. Our experiments show that improvements in the Dice similarity coefficient and Normalized Surface Distance metrics depend on a sensible selection of those augmentation methods.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2024: Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, March 10-12, 2024, Erlangen</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-44037-4_71</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>Benedikt Geisler</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>111</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2017</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>112</pageFirst>
    <pageLast>113</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>1</issue>
    <volume>41</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Improved interactive computer-assisted approach for evaluation of ultrastructural cilia abnormalities</title>
    <parentTitle language="eng">Ultrastructural Pathology</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1080/01913123.2016.1270978</identifier>
    <author>Josef A. Schroeder</author>
    <author>Matthias Semmelmann</author>
    <author>Heiko Siegmund</author>
    <author>Claudia Grafe</author>
    <author>Matthias Evert</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Zilie</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Ultrastruktur</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Anomalie</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Computerunterstütztes Verfahren</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>106</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2018</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencevolume</type>
    <publisherName>Springer</publisherName>
    <publisherPlace>Berlin</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2018</title>
    <subTitle language="deu">Algorithmen - Systeme - Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 11. bis 13. März 2018 in Erlangen</subTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-662-56537-7</identifier>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildanalyse</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Computerunterstützte Medizin</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildgebendes Verfahren</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7967</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>XXIII, 354</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencevolume</type>
    <publisherName>Springer Fachmedien Wiesbaden</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2025</title>
    <abstract language="deu">Die Konferenz "BVM - Bildverarbeitung für die Medizin" ist seit vielen Jahren als die nationale Plattform für den Austausch von Ideen und die Diskussion der neuesten Forschungsergebnisse im Bereich der Medizinischen Bildverarbeitung und der Künstlichen Intelligenz (KI) etabliert. Auch 2025 werden wir aktuelle Forschungsergebnisse vorstellen und Gespräche zwischen (jungen) Wissenschaftler*innen, Industrie und Anwender*innen vertiefen. Die Beiträge dieses Bandes – die meisten davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Registrierung, Visualisierung und Animation, computerunterstützte Diagnose sowie bildgestützte Therapieplanung und Therapie. Hierbei kommen Methoden des maschinellen Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz. Das Kapitel "Leveraging multiple total body segmentators and anatomy-informed post-processing for segmenting bones in Lung CTs" ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License über link.springer.com frei verfügbar (Open Access). Die Herausgebenden Prof. Palm forscht im Bereich KI für die Medizin mit einem Schwerpunkt in der Analyse endoskopischer Bilddaten zur computerunterstützten Diagnose und Therapie. Prof. Breininger entwickelt robuste Ansätze des maschinellen Lernens in verschiedenen interdisziplinären Bereichen, mit einem Schwerpunkt auf medizinischen Bilddaten. Prof. Deserno forscht in Biosignal- und Bilderzeugung und -verarbeitung, insbesondere in der videobasierten Vitaldatenmessung. Prof. Handels entwickelt problemoptimierte, lernfähige Bildverarbeitungsmethoden und integriert diese in hybride Bildverarbeitungssysteme zur Unterstützung der medizinischen Diagnostik und Therapie. Prof. Maier entwickelt Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung zur Diagnoseunterstützung bis hin zur Schichtbildberechnung durch künstliche Intelligenz. Prof. Maier-Hein forscht im Bereich maschinelles Lernen und entwickelt Open-Source-Lösungen wie das Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK), Kaapana oder das nnU-Net. Prof. em. Tolxdorff ist Experte für maschinelles Lernen, biomedizinisches Datenmanagement, Datenvisualisierung und -analyse sowie Medizinproduktentwicklung in klinischen Workflows.</abstract>
    <subTitle language="deu">Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Regensburg March 09-11, 2025</subTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-658-47421-8</identifier>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-47422-5</identifier>
    <identifier type="issn">1431-472X</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-03-17T20:19:32+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Computerunterstützte Medizin</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildgebendes Verfahren</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildanalyse</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakEI">Fakultät Elektro- und Informationstechnik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>5425</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>956</pageFirst>
    <pageLast>965</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>93</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Springer</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-09-15</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Bildbasierte Unterstützungsmethoden für die zukünftige Anwendung in der Chirurgie</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund: Die Entwicklung assistiver Technologien wird in den kommenden Jahren nicht nur in der Chirurgie von zunehmender Bedeutung sein. Die Wahrnehmung der Istsituation stellt hierbei die Grundlage jeder autonomen Handlung dar. Hierfür können unterschiedliche Sensorsysteme genutzt werden, wobei videobasierte Systeme ein besonderes Potenzial aufweisen.&#13;
&#13;
Methode: Anhand von Literaturangaben und auf Basis eigener Forschungsarbeiten werden zentrale Aspekte bildbasierter Unterstützungssysteme für die Chirurgie dargestellt. Hierbei wird deren Potenzial, aber auch die Limitationen der Methoden erläutert.&#13;
&#13;
Ergebnisse: Eine etablierte Anwendung stellt die Phasendetektion chirurgischer Eingriﬀe dar, für die Operationsvideos mittels neuronaler Netzwerke analysiert werden. Durch eine zeitlich gestützte und transformative Analyse konnten die Ergebnisse der Prädiktion jüngst deutlich verbessert werden. Aber auch robotische Kameraführungssysteme nutzen Bilddaten, um das Laparoskop zukünftig autonom zu navigieren. Um die Zuverlässigkeit an die hohen Anforderungen in der Chirurgie anzugleichen, müssen diese jedoch durch zusätzliche Informationen ergänzt werden. Ein vergleichbarer multimodaler Ansatz wurde bereits für die Navigation und Lokalisation bei laparoskopischen Eingriﬀen umgesetzt. Hierzu werden Videodaten mittels verschiedener Methoden analysiert und diese Ergebnisse mit anderen Sensormodalitäten fusioniert.&#13;
&#13;
Diskussion: Bildbasierte Unterstützungsmethoden sind bereits für diverse Aufgaben verfügbar und stellen einen wichtigen Aspekt für die Chirurgie der Zukunft dar. Um hier jedoch zuverlässig und für autonome Funktionen eingesetzt werden zu können, müssen sie zukünftig in multimodale Ansätze eingebettet werden, um die erforderliche Sicherheit bieten zu können.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Die Chirurgie</parentTitle>
    <additionalTitle language="eng">Image-based supportive measures for future application in surgery</additionalTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s00104-022-01668-x</identifier>
    <enrichment key="Kostentraeger">2100019</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Regine Hartwig</author>
    <author>Maximilian Berlet</author>
    <author>Tobias Czempiel</author>
    <author>Jonas Fuchtmann</author>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Robotik</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Kognitiver Operationsaal</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Autonomie</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Digitalisierung</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="005">Computerprogrammierung, Programme, Daten</collection>
    <collection role="ddc" number="617">Chirurgie und verwandte medizinische Fachrichtungen</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7118</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>298</pageFirst>
    <pageLast>303</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Springeer</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2024-03-11</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Smoke Classification in Laparoscopic Cholecystectomy Videos Incorporating Spatio-temporal Information</title>
    <abstract language="eng">Heavy smoke development represents an important challenge for operating physicians during laparoscopic procedures and can potentially affect the success of an intervention due to reduced visibility and orientation. Reliable and accurate recognition of smoke is therefore a prerequisite for the use of downstream systems such as automated smoke evacuation systems. Current approaches distinguish between non-smoked and smoked frames but often ignore the temporal context inherent in endoscopic video data. In this work, we therefore present a method that utilizes the pixel-wise displacement from randomly sampled images to the preceding frames determined using the optical flow algorithm by providing the transformed magnitude of the displacement as an additional input to the network. Further, we incorporate the temporal context at evaluation time by applying an exponential moving average on the estimated class probabilities of the model output to obtain more stable and robust results over time. We evaluate our method on two convolutional-based and one state-of-the-art transformer architecture and show improvements in the classification results over a baseline approach, regardless of the network used.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2024: Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, March 10-12, 2024, Erlangen</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-44037-4_78</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">begutachtet</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">2027701</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">Informatik aktuell</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Maximilian Rieder</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
    <author>Daniel Rückert</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7120</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>9</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>preprint</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2024-03-18</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Motion-Corrected Moving Average: Including Post-Hoc Temporal Information for Improved Video Segmentation</title>
    <abstract language="eng">Real-time computational speed and a high degree of precision are requirements for computer-assisted interventions. Applying a segmentation network to a medical video processing task can introduce significant inter-frame prediction noise. Existing approaches can reduce inconsistencies by including temporal information but often impose requirements on the architecture or dataset. This paper proposes a method to include temporal information in any segmentation model and, thus, a technique to improve video segmentation performance without alterations during training or additional labeling. With Motion-Corrected Moving Average, we refine the exponential moving average between the current and previous predictions. Using optical flow to estimate the movement between consecutive frames, we can shift the prior term in the moving-average calculation to align with the geometry of the current frame. The optical flow calculation does not require the output of the model and can therefore be performed in parallel, leading to no significant runtime penalty for our approach. We evaluate our approach on two publicly available segmentation datasets and two proprietary endoscopic datasets and show improvements over a baseline approach.</abstract>
    <identifier type="doi">10.48550/arXiv.2403.03120</identifier>
    <identifier type="arxiv">arXiv:2403.03120</identifier>
    <enrichment key="Kostentraeger">2027701</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
    <author>Daniel Rückert</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Video</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Segmentation</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>5436</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>08</issue>
    <volume>60</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Georg Thieme Verlag</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-09-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Artificial Intelligence (AI) – assisted vessel and tissue recognition during third space endoscopy (Smart ESD)</title>
    <abstract language="eng">Clinical setting &#13;
Third space procedures such as endoscopic submucosal dissection (ESD) and peroral endoscopic myotomy (POEM) are complex minimally invasive techniques with an elevated risk for operator-dependent adverse events such as bleeding and perforation. This risk arises from accidental dissection into the muscle layer or through submucosal blood vessels as the submucosal cutting plane within the expanding resection site is not always apparent. Deep learning algorithms have shown considerable potential for the detection and characterization of gastrointestinal lesions. So-called AI – clinical decision support solutions (AI-CDSS) are commercially available for polyp detection during colonoscopy. Until now, these computer programs have concentrated on diagnostics whereas an AI-CDSS for interventional endoscopy has not yet been introduced. We aimed to develop an AI-CDSS („Smart ESD“) for real-time intra-procedural detection and delineation of blood vessels, tissue structures and endoscopic instruments during third-space endoscopic procedures.&#13;
&#13;
Characteristics of Smart ESD &#13;
An AI-CDSS was invented that delineates blood vessels, tissue structures and endoscopic instruments during third-space endoscopy in real-time. The output can be displayed by an overlay over the endoscopic image with different modes of visualization, such as a color-coded semitransparent area overlay, or border tracing (demonstration video). Hereby the optimal layer for dissection can be visualized, which is close above or directly at the muscle layer, depending on the applied technique (ESD or POEM). Furthermore, relevant blood vessels (thickness&gt; 1mm) are delineated. Spatial proximity between the electrosurgical knife and a blood vessel triggers a warning signal. By this guidance system, inadvertent dissection through blood vessels could be averted.&#13;
&#13;
Technical specifications &#13;
A DeepLabv3+ neural network architecture with KSAC and a 101-layer ResNeSt backbone was used for the development of Smart ESD. It was trained and validated with 2565 annotated still images from 27 full length third-space endoscopic videos. The annotation classes were blood vessel, submucosal layer, muscle layer, electrosurgical knife and endoscopic instrument shaft. A test on a separate data set yielded an intersection over union (IoU) of 68%, a Dice Score of 80% and a pixel accuracy of 87%, demonstrating a high overlap between expert and AI segmentation. Further experiments on standardized video clips showed a mean vessel detection rate (VDR) of 85% with values of 92%, 70% and 95% for POEM, rectal ESD and esophageal ESD respectively. False positive measurements occurred 0.75 times per minute. 7 out of 9 vessels which caused intraprocedural bleeding were caught by the algorithm, as well as both vessels which required hemostasis via hemostatic forceps.&#13;
&#13;
Future perspectives &#13;
Smart ESD performed well for vessel and tissue detection and delineation on still images, as well as on video clips. During a live demonstration in the endoscopy suite, clinical applicability of the innovation was examined. The lag time for processing of the live endoscopic image was too short to be visually detectable for the interventionist. Even though the algorithm could not be applied during actual dissection by the interventionist, Smart ESD appeared readily deployable during visual assessment by ESD experts. Therefore, we plan to conduct a clinical trial in order to obtain CE-certification of the algorithm. This new technology may improve procedural safety and speed, as well as training of modern minimally invasive endoscopic resection techniques.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0042-1755110</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Gastroenterologie, Verdauungs- und Stoffwechselkrankheiten mit Sektion Endoskopie, 76, 2022, Hamburg</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Artificial Intelligence</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Medical Image Computing</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Endoscopy</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildgebendes Verfahren</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Medizin</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Endoskopie</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="004">Datenverarbeitung; Informatik</collection>
    <collection role="ddc" number="617">Chirurgie und verwandte medizinische Fachrichtungen</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>5435</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>08</issue>
    <volume>60</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Georg Thieme Verlag</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-09-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Barrett-Ampel</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund &#13;
Adenokarzinome des Ösophagus sind bis heute mit einer infausten Prognose vergesellschaftet (1). Obwohl Endoskopiker mit Barrett-Ösophagus als Präkanzerose konfrontiert werden, ist vor allem für nicht-Experten die Differenzierung zwischen Barrett-Ösophagus ohne Dysplasie und assoziierten Neoplasien mitunter schwierig. Existierende Biopsieprotokolle (z.B. Seattle Protokoll) sind oftmals unzuverlässig (2). Eine frühzeitige Diagnose des Adenokarzinoms ist allerdings von fundamentaler Bedeutung für die Prognose des Patienten.&#13;
&#13;
Forschungsansatz &#13;
Auf der Grundlage dieser Problematik, entwickelten wir in Kooperation mit dem Forschungslabor „Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)“ der OTH Regensburg ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basiertes Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS). Das auf einer DeepLabv3+ neuronalen Netzwerkarchitektur basierende CDSS differenziert mittels Mustererkennung Barrett- Ösophagus ohne Dysplasie von Barrett-Ösophagus mit Dysplasie bzw. Neoplasie („Klassifizierung“). Hierbei werden gemittelte Ausgabewahrscheinlichkeiten mit einem vom Benutzer definierten Schwellenwert verglichen. Für Vorhersagen, die den Schwellenwert überschreiten, berechnen wir die Kontur der Region und die Fläche. Sobald die vorhergesagte Läsion eine bestimmte Größe in der Eingabe überschreitet, heben wir sie und ihren Umriss hervor. So ermöglicht eine farbkodierte Visualisierung eine Abgrenzung zwischen Dysplasie bzw. Neoplasie und normalem Barrett-Epithel („Segmentierung“).&#13;
&#13;
In einer Studie an Bildern in „Weißlicht“ (WL) und „Narrow Band Imaging“ (NBI) demonstrierten wir eine Sensitivität von mehr als 90% und eine Spezifität von mehr als 80% (3). In einem nächsten Schritt, differenzierte unser KI-Algorithmus Barrett- Metaplasien von assoziierten Neoplasien anhand von zufällig abgegriffenen Bildern in Echtzeit mit einer Accuracy von 89.9% (4). Darauf folgend, entwickelten wir unser System dahingehend weiter, dass unser Algorithmus nun auch dazu in der Lage ist, Untersuchungsvideos in WL, NBI und „Texture and Color Enhancement Imaging“ (TXI) in Echtzeit zu analysieren (5).&#13;
&#13;
Aktuell führen wir eine Studie in einem randomisiert-kontrollierten Ansatz an unveränderten Untersuchungsvideos in WL, NBI und TXI durch.&#13;
&#13;
Ausblick &#13;
Um Patienten mit aus Barrett-Metaplasien resultierenden Neoplasien frühestmöglich an „High-Volume“-Zentren überweisen zu können, soll unser KI-Algorithmus zukünftig vor allem Endoskopiker ohne extensive Erfahrung bei der Beurteilung von Barrett- Ösophagus in der Krebsfrüherkennung unterstützen.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0042-1755109</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Gastroenterologie, Verdauungs- und Stoffwechselkrankheiten mit Sektion Endoskopie, 76, 2022, Hamburg</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Barrett-Ösophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Adenokarzinom</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Speiseröhrenkrebs</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Diagnose</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="004">Datenverarbeitung; Informatik</collection>
    <collection role="ddc" number="610">Medizin und Gesundheit</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>3506</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>e250-e251</pageNumber>
    <edition/>
    <issue>04</issue>
    <volume>60</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-04-10</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Intraprozedurale Strukturerkennung bei Third-Space Endoskopie mithilfe eines Deep-Learning Algorithmus</title>
    <abstract language="deu">Einleitung&#13;
Third-Space Interventionen wie die endoskopische Submukosadissektion (ESD) und die perorale endoskopische Myotomie (POEM) sind technisch anspruchsvoll und mit einem erhöhten Risiko für intraprozedurale Komplikationen wie Blutung oder Perforation assoziiert. Moderne Computerprogramme zur Unterstützung bei diagnostischen Entscheidungen werden unter Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Endoskopie bereits erfolgreich eingesetzt. Ziel der vorliegenden Arbeit war es, relevante anatomische Strukturen mithilfe eines Deep-Learning Algorithmus zu detektieren und segmentieren, um die Sicherheit und Anwendbarkeit von ESD und POEM zu erhöhen.&#13;
&#13;
Methoden&#13;
Zwölf Videoaufnahmen in voller Länge von Third-Space Endoskopien wurden aus der Datenbank des Universitätsklinikums Augsburg extrahiert. 1686 Einzelbilder wurden für die Kategorien Submukosa, Blutgefäß, Dissektionsmesser und endoskopisches Instrument annotiert und segmentiert. Mit diesem Datensatz wurde ein DeepLabv3+neuronales Netzwerk auf der Basis eines ResNet mit 101 Schichten trainiert und intern anhand der Parameter Intersection over Union (IoU), Dice Score und Pixel Accuracy validiert. Die Fähigkeit des Algorithmus zur Gefäßdetektion wurde anhand von 24 Videoclips mit einer Spieldauer von 7 bis 46 Sekunden mit 33 vordefinierten Gefäßen evaluiert. Anhand dieses Tests wurde auch die Gefäßdetektionsrate eines Experten in der Third-Space Endoskopie ermittelt.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Der Algorithmus zeigte eine Gefäßdetektionsrate von 93,94% mit einer mittleren Rate an falsch positiven Signalen von 1,87 pro Minute. Die Gefäßdetektionsrate des Experten lag bei 90,1% ohne falsch positive Ergebnisse. In der internen Validierung an Einzelbildern wurde eine IoU von 63,47%, ein mittlerer Dice Score von 76,18% und eine Pixel Accuracy von 86,61% ermittelt.&#13;
&#13;
Zusammenfassung&#13;
Dies ist der erste KI-Algorithmus, der für den Einsatz in der therapeutischen Endoskopie entwickelt wurde. Präliminäre Ergebnisse deuten auf eine mit Experten vergleichbare Detektion von Gefäßen während der Untersuchung hin. Weitere Untersuchungen sind nötig, um die Leistung des Algorithmus im Vergleich zum Experten genauer zu eruieren sowie einen möglichen klinischen Nutzen zu ermitteln.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0042-1745652</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">49. Jahrestagung der Gesellschaft für Gastroenterologie in Bayern e.V., Freising</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Third-Space Endoscopy</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7119</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>10445</pageFirst>
    <pageLast>10459</pageLast>
    <pageNumber>15</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>36</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Springer</publisherName>
    <publisherPlace>London</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2024-03-14</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">DeepCraftFuse: visual and deeply-learnable features work better together for esophageal cancer detection in patients with Barrett’s esophagus</title>
    <abstract language="eng">Limitations in computer-assisted diagnosis include lack of labeled data and inability to model the relation between what experts see and what computers learn. Even though artificial intelligence and machine learning have demonstrated remarkable performances in medical image computing, their accountability and transparency level must be improved to transfer this success into clinical practice. The reliability of machine learning decisions must be explained and interpreted, especially for supporting the medical diagnosis. While deep learning techniques are broad so that unseen information might help learn patterns of interest, human insights to describe objects of interest help in decision-making. This paper proposes a novel approach, DeepCraftFuse, to address the challenge of combining information provided by deep networks with visual-based features to significantly enhance the correct identification of cancerous tissues in patients affected with Barrett’s esophagus (BE). We demonstrate that DeepCraftFuse outperforms state-of-the-art techniques on private and public datasets, reaching results of around 95% when distinguishing patients affected by BE that is either positive or negative to esophageal cancer.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Neural Computing and Applications</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s00521-024-09615-z</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">2027700</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Luis Antonio de Souza Jr.</author>
    <author>André G.C. Pacheco</author>
    <author>Leandro A. Passos</author>
    <author>Marcos Cleison S. Santana</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Speiseröhrenkrebs</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Adenocarcinom</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Endobrachyösophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Diagnose</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Maschinelles Lernen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Machine learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Adenocarcinoma</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Object detector</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Barrett’s esophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8164</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>15535</pageFirst>
    <pageLast>15546</pageLast>
    <pageNumber>12</pageNumber>
    <edition/>
    <issue>37</issue>
    <volume/>
    <type>article</type>
    <publisherName>Springer</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>2025-05-25</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">TransConv: a lightweight architecture based on transformers and convolutional neural networks for adenocarcinoma and Barrett’s esophagus identification</title>
    <abstract language="eng">Barrett’s esophagus, also known as BE, is commonly associated with repeated exposure to stomach acid. If not treated properly, it may evolve into esophageal adenocarcinoma, aka esophageal cancer. This paper proposes TransConv, a hybrid architecture that benefits from features learned by pre-trained vision transformers (ViTs) and convolutional neural networks (CNNs), followed by a shallow neural network composed of three normalizations, ReLU activations, and fully connected layers, and a SoftMax head to distinguish between BE and esophageal cancer. TransConv is designed to be training-lightweight, and for the ViT and CNN backbone models, weights are kept frozen during training, i.e., the primary goal of TransConv is to learn the weights of the fully connected layer from both backbones only, avoiding the burden of updating their weights but still learning their final descriptions for the lightweight convolutional model. We report promising results with low computational training costs in two datasets, one public and another private. From our achievements, TransConv was able to deliver balanced accuracy results around 85% and 86% for each evaluated dataset, respectively, in a design that required only 50 epochs of model training, a very reduced number compared to state-of-the-art conducted studies in the same domain.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Neural Computing and Applications</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s00521-025-11299-y</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-06-03T21:32:12+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Luis A. Souza</author>
    <author>André G.C. Pacheco</author>
    <author>Alberto F. de Souza</author>
    <author>Thiago Oliveira-Santos</author>
    <author>Claudine Badue</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>6042</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2023</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>25</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>preprint</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2023-05-05</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art</title>
    <abstract language="eng">In the field of computer- and robot-assisted minimally invasive surgery, enormous progress has been made in recent years based on the recognition of surgical instruments in endoscopic images. Especially the determination of the position and type of the instruments is of great interest here. Current work involves both spatial and temporal information with the idea, that the prediction of movement of surgical tools over time may improve the quality of final segmentations. The provision of publicly available datasets has recently encouraged the development of new methods, mainly based on deep learning. In this review, we identify datasets used for method development and evaluation, as well as quantify their frequency of use in the literature. We further present an overview of the current state of research regarding the segmentation and tracking of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images. The paper focuses on methods that work purely visually without attached markers of any kind on the instruments, taking into account both single-frame segmentation approaches as well as those involving temporal information. A discussion of the reviewed literature is provided, highlighting existing shortcomings and emphasizing available potential for future developments. The publications considered were identified through the platforms Google Scholar, Web of Science, and PubMed. The search terms used were "instrument segmentation", "instrument tracking", "surgical tool segmentation", and "surgical tool tracking" and result in 408 articles published between 2015 and 2022 from which 109 were included using systematic selection criteria.</abstract>
    <identifier type="doi">10.48550/arXiv.2304.13014</identifier>
    <enrichment key="Kostentraeger">2027701 (DeepMIC)</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Daniel Rückert</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="ddc" number="000">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="ddc" number="617">Chirurgie und verwandte medizinische Fachrichtungen</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8467</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>25874</pageFirst>
    <pageLast>25886</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>IEEE</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-08-08</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">OpenMIBOOD: Open Medical Imaging Benchmarks for Out-Of-Distribution Detection</title>
    <abstract language="eng">The growing reliance on Artificial Intelligence (AI) in critical domains such as healthcare demands robust mechanisms to ensure the trustworthiness of these systems, especially when faced with unexpected or anomalous inputs. This paper introduces the Open Medical Imaging Benchmarks for Out-Of-Distribution Detection (OpenMIBOOD), a comprehensive framework for evaluating out-of-distribution (OOD) detection methods specifically in medical imaging contexts. OpenMIBOOD includes three benchmarks from diverse medical domains, encompassing 14 datasets divided into covariate-shifted in-distribution, nearOOD, and far-OOD categories. We evaluate 24 post-hoc methods across these benchmarks, providing a standardized reference to advance the development and fair comparison of OODdetection methods. Results reveal that findings from broad-scale OOD benchmarks in natural image domains do not translate to medical applications, underscoring the critical need for such benchmarks in the medical field. By mitigating the risk of exposing AI models to inputs outside their training distribution, OpenMIBOOD aims to support the advancement of reliable and trustworthy AI systems in healthcare. The repository is available at https://github.com/remic-othr/OpenMIBOOD.</abstract>
    <parentTitle language="eng">2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 10.-17. June 2025, Nashville</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1109/CVPR52734.2025.02410</identifier>
    <identifier type="url">https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/html/Gutbrod_OpenMIBOOD_Open_Medical_Imaging_Benchmarks_for_Out-Of-Distribution_Detection_CVPR_2025_paper.html</identifier>
    <identifier type="isbn">979-8-3315-4364-8</identifier>
    <note>Die Preprint-Version ist ebenfalls in diesem Repositorium verzeichnet unter: https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/8059</note>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Benchmark testing</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Reliability</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Trustworthiness</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>out-of-distribution</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="4">Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8471</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>36</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>preprint</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Comparative validation of surgical phase recognition, instrument keypoint estimation, and instrument instance segmentation in endoscopy: Results of the PhaKIR 2024 challenge</title>
    <abstract language="eng">Reliable recognition and localization of surgical instruments in endoscopic video recordings are foundational for a wide range of applications in computer- and robot-assisted minimally invasive surgery (RAMIS), including surgical training, skill assessment, and autonomous assistance. However, robust performance under real-world conditions remains a significant challenge. Incorporating surgical context - such as the current procedural phase - has emerged as a promising strategy to improve robustness and interpretability. To address these challenges, we organized the Surgical Procedure Phase, Keypoint, and Instrument Recognition (PhaKIR) sub-challenge as part of the Endoscopic Vision (EndoVis) challenge at MICCAI 2024. We introduced a novel, multi-center dataset comprising thirteen full-length laparoscopic cholecystectomy videos collected from three distinct medical institutions, with unified annotations for three interrelated tasks: surgical phase recognition, instrument keypoint estimation, and instrument instance segmentation. Unlike existing datasets, ours enables joint investigation of instrument localization and procedural context within the same data while supporting the integration of temporal information across entire procedures. We report results and findings in accordance with the BIAS guidelines for biomedical image analysis challenges. The PhaKIR sub-challenge advances the field by providing a unique benchmark for developing temporally aware, context-driven methods in RAMIS and offers a high-quality resource to support future research in surgical scene understanding.</abstract>
    <identifier type="arxiv">2507.16559</identifier>
    <note>Der Aufsatz wurde peer-reviewed veröffentlicht und ist ebenfalls in diesem Repositorium verzeichnet unter: https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/start/0/rows/10/sortfield/score/sortorder/desc/searchtype/simple/query/10.1016%2Fj.media.2026.103945/docId/8846</note>
    <enrichment key="opus.import.date">2025-08-11T19:43:46+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Raphaela Maerkl</author>
    <author>Leonard Klausmann</author>
    <author>Suemeyye R. Yildiran</author>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Alvaro Fernandez Moreno</author>
    <author>Imanol Luengo</author>
    <author>Danail Stoyanov</author>
    <author>Nicolas Toussaint</author>
    <author>Enki Cho</author>
    <author>Hyeon Bae Kim</author>
    <author>Oh Sung Choo</author>
    <author>Ka Young Kim</author>
    <author>Seong Tae Kim</author>
    <author>Gonçalo Arantes</author>
    <author>Kehan Song</author>
    <author>Jianjun Zhu</author>
    <author>Junchen Xiong</author>
    <author>Tingyi Lin</author>
    <author>Shunsuke Kikuchi</author>
    <author>Hiroki Matsuzaki</author>
    <author>Atsushi Kouno</author>
    <author>João Renato Ribeiro Manesco</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <author>Tae-Min Choi</author>
    <author>Tae Kyeong Jeong</author>
    <author>Juyoun Park</author>
    <author>Oluwatosin Alabi</author>
    <author>Meng Wei</author>
    <author>Tom Vercauteren</author>
    <author>Runzhi Wu</author>
    <author>Mengya Xu</author>
    <author> an Wang</author>
    <author>Long Bai</author>
    <author>Hongliang Ren</author>
    <author>Amine Yamlahi</author>
    <author>Jakob Hennighausen</author>
    <author>Lena Maier-Hein</author>
    <author>Satoshi Kondo</author>
    <author>Satoshi Kasai</author>
    <author>Kousuke Hirasawa</author>
    <author>Shu Yang</author>
    <author>Yihui Wang</author>
    <author>Hao Chen</author>
    <author>Santiago Rodríguez</author>
    <author>Nicolás Aparicio</author>
    <author>Leonardo Manrique</author>
    <author>Juan Camilo Lyons</author>
    <author>Olivia Hosie</author>
    <author>Nicolás Ayobi</author>
    <author>Pablo Arbeláez</author>
    <author>Yiping Li</author>
    <author>Yasmina Al Khalil</author>
    <author>Sahar Nasirihaghighi</author>
    <author>Stefanie Speidel</author>
    <author>Daniel Rückert</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7033</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>1</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>other</type>
    <publisherName>Elsevier</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2024-01-10</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Corrigendum to “Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art” [Comput. Biol. Med. 169 (2024) 107929]</title>
    <abstract language="eng">The authors regret that the SAR-RARP50 dataset is missing from the description of publicly available datasets presented in Chapter 4.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Computers in Biology and Medicine</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1016/j.compbiomed.2024.108027</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-70337</identifier>
    <note>Aufsatz unter: https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/docId/6983</note>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Daniel Rückert</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/7033/1-s2.0-S0010482524001112-main.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>7021</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>1</pageFirst>
    <pageLast>15</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition>Pre-press</edition>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>article</type>
    <publisherName>IOP Press</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Deep learning-based differentiation of peripheral high-flow and low-flow vascular malformations in T2-weighted short tau inversion recovery MRI</title>
    <abstract language="eng">BACKGROUND&#13;
Differentiation of high-flow from low-flow vascular malformations (VMs) is crucial for therapeutic management of this orphan disease.&#13;
OBJECTIVE&#13;
A convolutional neural network (CNN) was evaluated for differentiation of peripheral vascular malformations (VMs) on T2-weighted short tau inversion recovery (STIR) MRI.&#13;
METHODS&#13;
527 MRIs (386 low-flow and 141 high-flow VMs) were randomly divided into training, validation and test set for this single-center study. 1) Results of the CNN's diagnostic performance were compared with that of two expert and four junior radiologists. 2) The influence of CNN's prediction on the radiologists' performance and diagnostic certainty was evaluated. 3) Junior radiologists' performance after self-training was compared with that of the CNN.&#13;
RESULTS&#13;
Compared with the expert radiologists the CNN achieved similar accuracy (92% vs. 97%, p = 0.11), sensitivity (80% vs. 93%, p = 0.16) and specificity (97% vs. 100%, p = 0.50). In comparison to the junior radiologists, the CNN had a higher specificity and accuracy (97% vs. 80%, p &lt;  0.001; 92% vs. 77%, p &lt;  0.001). CNN assistance had no significant influence on their diagnostic performance and certainty. After self-training, the junior radiologists' specificity and accuracy improved and were comparable to that of the CNN.&#13;
CONCLUSIONS&#13;
Diagnostic performance of the CNN for differentiating high-flow from low-flow VM was comparable to that of expert radiologists. CNN did not significantly improve the simulated daily practice of junior radiologists, self-training was more effective.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Clinical hemorheology and microcirculation</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.3233/CH-232071</identifier>
    <identifier type="pmid">38306026</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2024-02-09T09:33:27+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Simone Hammer</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Michael Hammer</author>
    <author>Florian Zeman</author>
    <author>Michael Akers</author>
    <author>Andrea Götz</author>
    <author>Annika Balla</author>
    <author>Michael Christian Doppler</author>
    <author>Claudia Fellner</author>
    <author>Natascha Da Platz Batista Silva</author>
    <author>Sylvia Thurn</author>
    <author>Niklas Verloh</author>
    <author>Christian Stroszczynski</author>
    <author>Walter Alexander Wohlgemuth</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Wibke Uller</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>magnetic resonance imaging</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>deep learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Vascular malformation</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>6476</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2023</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>8</issue>
    <volume>61</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2023-09-09</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf die Performance von niedergelassenen Gastroenterolog:innen bei der Beurteilung von Barrett-Ösophagus</title>
    <abstract language="deu">Einleitung &#13;
Die Differenzierung zwischen nicht dysplastischem Barrett-Ösophagus (NDBE) und mit Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) während der endoskopischen Inspektion erfordert viel Expertise. Die frühe Diagnosestellung ist wichtig für die weitere Prognose des Barrett-Karzinoms. In Deutschland werden Patient:innen mit einem Barrett-Ösophagus (BE) in der Regel im niedergelassenen Sektor überwacht.&#13;
&#13;
Ziele &#13;
Ziel ist es, den Einfluss von einem auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (CDSS) auf die Performance von niedergelassenen Gastroenterolog:innen (NG) bei der Evaluation von Barrett-Ösophagus (BE) zu untersuchen.&#13;
&#13;
Methodik &#13;
Es erfolgte die prospektive Sammlung von 96 unveränderten hochauflösenden Videos mit Fällen von Patient:innen mit histologisch bestätigtem NDBE und BERN. Alle eingeschlossenen Fälle enthielten mindestens zwei der folgenden Darstellungsmethoden: HD-Weißlichtendoskopie, Narrow Band Imaging oder Texture and Color Enhancement Imaging. Sechs NG von sechs unterschiedlichen Praxen wurden als Proband:innen eingeschlossen. Es erfolgte eine permutierte Block-Randomisierung der Videofälle in entweder Gruppe A oder Gruppe B. Gruppe A implizierte eine Evaluation des Falls durch Proband:innen zunächst ohne KI und anschließend mit KI als CDSS. In Gruppe B erfolgte die Evaluation in umgekehrter Reihenfolge. Anschließend erfolgte eine zufällige Wiedergabe der so entstandenen Subgruppen im Rahmen des Tests.&#13;
&#13;
Ergebnis &#13;
In diesem Test konnte ein von uns entwickeltes KI-System (Barrett-Ampel) eine Sensitivität von 92,2%, eine Spezifität von 68,9% und eine Accuracy von 81,3% erreichen. Mit der Hilfe von KI verbesserte sich die Sensitivität der NG von 64,1% auf 71,2% (p&lt;0,001) und die Accuracy von 66,3% auf 70,8% (p=0,006) signifikant. Eine signifikante Verbesserung dieser Parameter zeigte sich ebenfalls, wenn die Proband:innen die Fälle zunächst ohne KI evaluierten (Gruppe A). Wurde der Fall jedoch als Erstes mit der Hilfe von KI evaluiert (Gruppe B), blieb die Performance nahezu konstant.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
Es konnte ein performantes KI-System zur Evaluation von BE entwickelt werden. NG verbessern sich bei der Evaluation von BE durch den Einsatz von KI.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1771711</identifier>
    <identifier type="url">https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0043-1771711</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Friederike Prinz</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Barrett-Ösophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>6485</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2023</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>e528-e529</pageNumber>
    <edition/>
    <issue>08</issue>
    <volume>61</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2023-09-18</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Effekt eines Künstliche Intelligenz (KI) – Algorithmus auf die Gefäßdetektion bei third space Endoskopien</title>
    <abstract language="deu">Einleitung &#13;
Third space Endoskopieprozeduren wie die endoskopische Submukosadissektion (ESD) und die perorale endoskopische Myotomie (POEM) sind technisch anspruchsvoll und gehen mit untersucherabhängigen Komplikationen wie Blutungen und Perforationen einher. Grund hierfür ist die unabsichtliche Durchschneidung von submukosalen Blutgefäßen ohne präemptive Koagulation.&#13;
&#13;
Ziele&#13;
Die Forschungsfrage, ob ein KI-Algorithmus die intraprozedurale Gefäßerkennung bei ESD und POEM unterstützen und damit Komplikationen wie Blutungen verhindern könnte, erscheint in Anbetracht des erfolgreichen Einsatzes von KI bei der Erkennung von Kolonpolypen interessant.&#13;
&#13;
Methoden &#13;
Auf 5470 Einzelbildern von 59 third space Endoscopievideos wurden submukosale Blutgefäße annotiert. Zusammen mit weiteren 179.681 nicht-annotierten Bildern wurde ein DeepLabv3+neuronales Netzwerk mit dem ECMT-Verfahren für semi-supervised learning trainiert, um Blutgefäße in Echtzeit erkennen zu können. Für die Evaluation wurde ein Videotest mit 101 Videoclips aus 15 vom Trainingsdatensatz separaten Prozeduren mit 200 vordefinierten Gefäßen erstellt. Die Gefäßdetektionsrate, -zeit und -dauer, definiert als der Prozentsatz an Einzelbildern eines Videos bezogen auf den Goldstandard, auf denen ein definiertes Gefäß erkannt wurde, wurden erhoben. Acht erfahrene Endoskopiker wurden mithilfe dieses Videotests im Hinblick auf Gefäßdetektion getestet, wobei eine Hälfte der Videos nativ, die andere Hälfte nach Markierung durch den KI-Algorithmus angesehen wurde.&#13;
&#13;
Ergebnisse &#13;
Der mittlere Dice Score des Algorithmus für Blutgefäße war 68%. Die mittlere Gefäßdetektionsrate im Videotest lag bei 94% (96% für ESD; 74% für POEM). Die mediane Gefäßdetektionszeit des Algorithmus lag bei 0,32 Sekunden (0,3 Sekunden für ESD; 0,62 Sekunden für POEM). Die mittlere Gefäßdetektionsdauer lag bei 59,1% (60,6% für ESD; 44,8% für POEM) des Goldstandards. Alle Endoskopiker hatten mit KI-Unterstützung eine höhere Gefäßdetektionsrate als ohne KI. Die mittlere Gefäßdetektionsrate ohne KI lag bei 56,4%, mit KI bei 71,2% (p&lt;0.001).&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
KI-Unterstützung war mit einer statistisch signifikant höheren Gefäßdetektionsrate vergesellschaftet. Die mediane Gefäßdetektionszeit von deutlich unter einer Sekunde sowie eine Gefäßdetektionsdauer von größer 50% des Goldstandards wurden für den klinischen Einsatz als ausreichend erachtet. In prospektiven Anwendungsstudien sollte der KI-Algorithmus auf klinische Relevanz getestet werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1771980</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Hon Chi Yip</author>
    <author>Louis Ho Shing Lau</author>
    <author>Philip Wai Yan Chiu</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7799</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>e830</pageFirst>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>09</issue>
    <volume>62</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Georg Thieme Verlag KG</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Künstliche Intelligenz erhöht die Gefäßerkennung von Endoskopikern bei third space Endoskopie</title>
    <abstract language="deu">Einleitung: Künstliche Intelligenz (KI)-Algorithmen unterstützen Endoskopiker bei der Erkennung und Charakterisierung von Kolonpolypen in der klinischen Praxis und führen zu einer Erhöhung der Adenomdetektionsrate. Auch bei therapeutischen Maßnahmen wie der endoskopischen Submukosadissektion (ESD) könne relevante anatomische Strukturen durch KI mit hoher Genauigkeit erkannt und im endoskopischen Bild in Echtzeit markiert werden. Der Effekt einer solchen Applikation auf die Gefäßdetektion von Endoskopikern ist bislang nicht erforscht.&#13;
Ziele: &#13;
In dieser Studie wurde der Effekt eines KI-Algorithmus zur Echtzeit-Gefäßmarkierung bei ESD auf die Gefäßdetektionsrate von Endoskopikern untersucht.&#13;
Methodik: &#13;
59 third space Endoskopievideos wurde aus der Datenbank des Universitätsklinikums Augsburg extrahiert. Auf 5470 Einzelbildern dieser Untersuchungen wurde submukosale Blutgefäße annotiert. Zusammen mit weiteren 179681 unmarkierten Bildern wurde ein DeepLabV3+ neuronales Netzwerk mit einer semi-supervised learning Methode darin trainiert, submukosale Blutgefäße auf dem endoskopischen Bild zu erkennen und in Echtzeit einzuzeichnen. Anhand eines Videotests mit 101 Videoclips und 200 vordefinierten Blutgefäßen wurden 19 Endoskopiker mit und ohne KI Unterstützung getestet.&#13;
Ergebnis: &#13;
Der Algorithmus erkannte in dem Videotest 93.5% der Gefäße in einer Detektionszeit von im Median 0,3 Sekunden. Die Gefäßdetektionsrate von Endoskopikern erhöhte sich durch KI Unterstützung von 56,4% auf 72,4% (p&lt;0.001). Die Gefäßdetektionszeit reduzierte sich durch KI-Unterstützung von 6,7 auf 5.2 Sekunden (p&lt;0.001). Der Algorithmus zeigte eine Rate an falsch positiven Detektionen in 4.5% der Einzelbilder. Falsch positiv erkannte Strukturen wurde kürzer detektiert, als richtig positive (0.7 und 6.0 Sekunden, p&lt;0.001).&#13;
Schlussfolgerung: &#13;
KI Unterstützung führte zu einer erhöhten Gefäßdetektionsrate und schnelleren Gefäßdetektionszeit von Endoskopikern. Ein möglicher klinischer Effekt auf die intraprozedurale Komplikationsrate oder Operationszeit könnte in prospektiven Studien ermittelt werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0044-1790087</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2024-11-18T10:16:05+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <enrichment key="ConferenceStatement">78. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP. - Viszeralmedizin 2024. - 9/30/2024 - 10/5/2024</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Anna Muzalyova</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Hon Chi Yip</author>
    <author>Louis Ho Shing Lau</author>
    <author>Stefan Karl Gölder</author>
    <author>Arthur Schmidt</author>
    <author>Konstantinos Kouladouros</author>
    <author>Mohamed Abdelhafez</author>
    <author>B. Walter</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Philip Wai Yan Chiu</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7801</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>e575</pageFirst>
    <pageLast>e576</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>09</issue>
    <volume>62</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Georg Thieme Verlag KG</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Mensch-Maschine-Interaktion: Einfluss künstlicher Intelligenz auf das diagnostische Vertrauen von Endoskopikern bei der Beurteilung des Barrett-Ösophagus</title>
    <abstract language="deu">Ziele: &#13;
Das Ziel der Studie war es, den Einfluss von KI auf die diagnostische Sicherheit (Konfidenzniveau) von Endoskopikern anhand von BÖ-Videos zu untersuchen und mögliche Korrelationen mit der Untersuchungsqualität zu erforschen.&#13;
Methodik: &#13;
22 Endoskopiker aus zwölf Zentren mit unterschiedlicher Barrett-Erfahrung untersuchten 96 standardisierte Endoskopievideos. Die Untersucher wurden in Experten und Nicht-Experten eingeteilt und nach dem Zufallsprinzip für die Bewertung der Videos mit oder ohne KI eingeteilt. Die Teilnehmer wurden in zwei Gruppen aufgeteilt: Arm A bewertete zunächst Videos ohne KI und dann mit KI, während Arm B die umgekehrte Reihenfolge einhielt. Die Untersucher hatten die Aufgabe, BÖ-assoziierte Neoplasien zu erkennen und ihr Konfidenzniveau sowohl mit als auch ohne KI auf einer Skala von 0 bis 9 anzugeben.&#13;
Ergebnis: &#13;
In Arm A erhöhte der Einsatz von KI das Konfidenzniveau bei beiden signifikant (p&lt;0.001). Bemerkenswert ist, dass jedoch nur Nicht-Experten durch die KI eine signifikante Verbesserung der Sensitivität und Spezifität (p&lt;0.001 bzw. p&lt;0.05) erfuhren. Während Experten ohne KI im Vergleich zu Nicht-Experten mit KI ein höheres Konfidenzniveau aufwiesen, gab es keinen signifikanten Unterschied in der Genauigkeit. In Arm B zeigten beide Gruppen eine signifikante Abnahme des Konfidenzniveaus (p&lt;0.001) bei gleichbleibender Genauigkeit. Darüber hinaus wurden in 9% der Entscheidungen trotz korrekter KI eine falsche Wahl getroffen.&#13;
Schlussfolgerung: &#13;
Der Einsatz künstlicher Intelligenz steigerte das Konfidenzniveau sowohl bei Experten als auch bei Nicht-Experten signifikant – ein Effekt, der im Studienmodell reversibel war. Darüber hinaus wiesen Experten mit oder ohne KI durchweg höhere Konfidenzniveaus auf als Nicht-Experten mit KI, trotz vergleichbarer Ergebnisse. Zudem konnte beobachtet werden, dass die Untersucher in 9% der Fälle die KI zuungunsten des Patienten ignorierten.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0044-1789656</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2024-11-18T10:16:05+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <enrichment key="ConferenceStatement">78. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP. - Viszeralmedizin 2024. - 9/30/2024 - 10/5/2024</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>David Roser</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Anna Muzalyova</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Nasim Parsa</author>
    <author>Michael F. Byrne</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7798</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>e828</pageFirst>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>09</issue>
    <volume>62</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Georg Thieme Verlag KG</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Intraoperative Phasenerkennung bei endoskopischer Submukosadissektion mit Hilfe von künstlicher Intelligenz</title>
    <abstract language="deu">Einleitung: &#13;
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Endoskopie des Gastrointestinaltraktes zur Erkennung und Charakterisierung von Kolonpolypen eingesetzt. Die Rolle von KI bei therapeutischen Maßnahmen wurde noch nicht eingehend untersucht. Eine intraprozedurale Phasenerkennung bei endoskopischer Submukoasdissektion (ESD) könnte die Erhebung von Qualitätsindikatoren ermöglichen. Weiterhin könnte diese Technologie zu einem tieferen Verständnis über die Eigenschaften der Prozedur führen und weiterführende Applikationen zur automatischen Dokumentation oder standardisiertem Training vorbereiten.&#13;
Ziele: Ziel dieser Studie war die Entwicklung eines KI Algorithmus zur intraprozeduralen Phasenerkennung bei endoskopischer Submukosadissektion.&#13;
Methodik: &#13;
2071546 Einzelbilder aus 27 ESD Videos in voller Länge wurden für die übergeordneten Klassen Diagnostik, Markierung, Nadelinjektion, Dissektion und Blutung, sowie die untergeordneten Klassen Endoskop-Manipulation, Injektion und Applikation von elektrischem Strom annotiert. Mit einem Trainingsdatensatz (898440 Einzelbilder, 17 ESDs) wurde ein Video Swin Transformer mit uniformer Stichprobenentnahme trainiert und intern validiert (769523 Einzelbilder, 6 ESDs). Neben der internen Validierung wurde der Algorithmus anhand von einem separaten Testdatensatz (403583 Einzelbilder, 4 ESDs) evaluiert.&#13;
Ergebnis: &#13;
Der F1 Score des Algorithmus für alle Klassen lag in der internen Validierung bei 83%, in dem separaten Test bei 90%. Anhand des separaten Tests wurden true positive (TP)-Raten für Diagnostik, Markierung, Nadelinjektion, Dissektion und Blutung von 100%, 100%, 96%, 97% und 93% ermittelt. Für Endoskopmanipulation, Injektion und Applikation von Elektrizität lagen die TP-Raten bei 92%, 98% und 91%.&#13;
Schlussfolgerung: &#13;
Der entwickelte Algorithmus klassifizierte ESD Videos in voller Länge und anhand jedes einzelnen Bildes mit hoher Genauigkeit. Zukünftige Forschungsvorhaben könnten intraoperative Qualitätsindikatioren auf Basis dieser Informationen entwickeln und eine automatisierte Dokumentation ermöglichen.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0044-1790084</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2024-11-18T10:16:05+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <enrichment key="ConferenceStatement">78. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP. - Viszeralmedizin 2024. - 9/30/2024 - 10/5/2024</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>X. Arizi</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>6484</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2023</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>e539</pageFirst>
    <pageLast>e540</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>08</issue>
    <volume>61</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2023-09-18</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Verwendung künstlicher Intelligenz bei der Detektion der Papilla duodeni major</title>
    <abstract language="deu">Einleitung Die Endoskopische Retrograde Cholangiopankreatikographie (ERCP) ist der Goldstandard in der Diagnostik und Therapie von Erkrankungen des pankreatobiliären Trakts. Jedoch ist sie technisch sehr anspruchsvoll und weist eine vergleichsweise hohe Komplikationsrate auf.&#13;
&#13;
Ziele &#13;
In der vorliegenden Machbarkeitsstudie soll geprüft werden, ob mithilfe eines Deep-learning-Algorithmus die Papille und das Ostium zuverlässig detektiert werden können und somit für Endoskopiker mit geringer Erfahrung ein geeignetes Hilfsmittel, insbesondere für die Ausbildungssituation, darstellen könnten.&#13;
&#13;
Methodik&#13;
Wir betrachteten insgesamt 606 Bilddatensätze von 65 Patienten. In diesen wurde sowohl die Papilla duodeni major als auch das Ostium segmentiert. Anschließend wurde eine neuronales Netz mittels eines Deep-learning-Algorithmus trainiert. Außerdem erfolgte eine 5-fache Kreuzvaldierung.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Bei einer 5-fachen Kreuzvaldierung auf den 606 gelabelten Daten konnte für die Klasse Papille eine F1-Wert von 0,7908, eine Sensitivität von 0,7943 und eine Spezifität von 0,9785 erreicht werden, für die Klasse Ostium eine F1-Wert von 0,5538, eine Sensitivität von 0,5094 und eine Spezifität von 0,9970 (vgl. [Tab. 1]). Unabhängig von der Klasse zeigte sich gemittelt (Klasse Papille und Klasse Ostium) ein F1-Wert von 0,6673, eine Sensitivität von 0,6519 und eine Spezifität von 0,9877 (vgl. [Tab. 2]).&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
In vorliegende Machbarkeitsstudie konnte das neuronale Netz die Papilla duodeni major mit einer hohen Sensitivität und sehr hohen Spezifität identifizieren. Bei der Detektion des Ostiums war die Sensitivität deutlich geringer. Zukünftig soll das das neuronale Netz mit mehr Daten trainiert werden. Außerdem ist geplant, den Algorithmus auch auf Videos anzuwenden. Somit könnte langfristig ein geeignetes Hilfsmittel für die ERCP etabliert werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1772000</identifier>
    <identifier type="url">https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0043-1772000</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Stephan Zellmer</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Tobias Weber</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8846</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>31</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>109</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Elsevier</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Comparative validation of surgical phase recognition, instrument keypoint estimation, and instrument instance segmentation in endoscopy: Results of the PhaKIR 2024 challenge</title>
    <abstract language="eng">Reliable recognition and localization of surgical instruments in endoscopic video recordings are foundational for a wide range of applications in computer- and robot-assisted minimally invasive surgery (RAMIS), including surgical training, skill assessment, and autonomous assistance. However, robust performance under real-world conditions remains a significant challenge. Incorporating surgical context – such as the current procedural phase – has emerged as a promising strategy to improve robustness and interpretability.&#13;
To address these challenges, we organized the Surgical Procedure Phase, Keypoint, and Instrument Recognition (PhaKIR) sub-challenge as part of the Endoscopic Vision (EndoVis) challenge at MICCAI 2024. We introduced a novel, multi-center dataset comprising thirteen full-length laparoscopic cholecystectomy videos collected from three distinct medical institutions, with unified annotations for three interrelated tasks: surgical phase recognition, instrument keypoint estimation, and instrument instance segmentation. Unlike existing datasets, ours enables joint investigation of instrument localization and procedural context within the same data while supporting the integration of temporal information across entire procedures.&#13;
We report results and findings in accordance with the BIAS guidelines for biomedical image analysis challenges. The PhaKIR sub-challenge advances the field by providing a unique benchmark for developing temporally aware, context-driven methods in RAMIS and offers a high-quality resource to support future research in surgical scene understanding.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Medical Image Analysis</parentTitle>
    <identifier type="issn">1361-8415</identifier>
    <identifier type="doi">10.1016/j.media.2026.103945</identifier>
    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Tobias Rueckert&#13;
&#13;
Die Preprint-Version ist ebenfalls in diesem Repositorium verzeichnet unter: &#13;
https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/solrsearch/index/search/start/0/rows/10/sortfield/score/sortorder/desc/searchtype/simple/query/2507.16559</note>
    <enrichment key="opus_doi_flag">true</enrichment>
    <enrichment key="local_crossrefDocumentType">journal-article</enrichment>
    <enrichment key="local_crossrefLicence">https://www.elsevier.com/tdm/userlicense/1.0/</enrichment>
    <enrichment key="local_import_origin">crossref</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">doi-import</enrichment>
    <enrichment key="CorrespondingAuthor">Tobias Rueckert</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">2027701</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International</licence>
    <author>Tobias Rueckert</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Raphaela Maerkl</author>
    <author>Leonard Klausmann</author>
    <author>Suemeyye R. Yildiran</author>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Alvaro Fernandez Moreno</author>
    <author>Imanol Luengo</author>
    <author>Danail Stoyanov</author>
    <author>Nicolas Toussaint</author>
    <author>Enki Cho</author>
    <author>Hyeon Bae Kim</author>
    <author>Oh Sung Choo</author>
    <author>Ka Young Kim</author>
    <author>Seong Tae Kim</author>
    <author>Gonçalo Arantes</author>
    <author>Kehan Song</author>
    <author>Jianjun Zhu</author>
    <author>Junchen Xiong</author>
    <author>Tingyi Lin</author>
    <author>Shunsuke Kikuchi</author>
    <author>Hiroki Matsuzaki</author>
    <author>Atsushi Kouno</author>
    <author>João Renato Ribeiro Manesco</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <author>Tae-Min Choi</author>
    <author>Tae Kyeong Jeong</author>
    <author>Juyoun Park</author>
    <author>Oluwatosin Alabi</author>
    <author>Meng Wei</author>
    <author>Tom Vercauteren</author>
    <author>Runzhi Wu</author>
    <author>Mengya Xu</author>
    <author>An Wang</author>
    <author>Long Bai</author>
    <author>Hongliang Ren</author>
    <author>Amine Yamlahi</author>
    <author>Jakob Hennighausen</author>
    <author>Lena Maier-Hein</author>
    <author>Satoshi Kondo</author>
    <author>Satoshi Kasai</author>
    <author>Kousuke Hirasawa</author>
    <author>Shu Yang</author>
    <author>Yihui Wang</author>
    <author>Hao Chen</author>
    <author>Santiago Rodríguez</author>
    <author>Nicolás Aparicio</author>
    <author>Leonardo Manrique</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
    <author>Daniel Rueckert</author>
    <author>Stefanie Speidel</author>
    <author>Sahar Nasirihaghighi</author>
    <author>Yasmina Al Khalil</author>
    <author>Yiping Li</author>
    <author>Pablo Arbeláez</author>
    <author>Nicolás Ayobi</author>
    <author>Olivia Hosie</author>
    <author>Juan Camilo Lyons</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Surgical phase recognition</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Instrument keypoint estimation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Instrument instance segmentation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Robot-assisted surgery</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="funding" number="">DEAL Elsevier</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8869</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">PhaKIR Dataset - Surgical Procedure Phase, Keypoint, and Instrument Recognition [Data set]</title>
    <abstract language="eng">Note: A script for extracting the individual frames from the video files while preserving the challenge-compliant directory structure and frame-to-mask naming conventions is available on GitHub and can be accessed here: https://github.com/remic-othr/PhaKIR_Dataset.&#13;
&#13;
The dataset is described in the following publications: &#13;
&#13;
    Rueckert, Tobias et al.: Comparative validation of surgical phase recognition, instrument keypoint estimation, and instrument instance segmentation in endoscopy: Results of the PhaKIR 2024 challenge. arXiv preprint, https://arxiv.org/abs/2507.16559. 2025.&#13;
    Rueckert, Tobias et al.: Video Dataset for Surgical Phase, Keypoint, and Instrument Recognition in Laparoscopic Surgery (PhaKIR). arXiv preprint, https://arxiv.org/abs/2511.06549. 2025.&#13;
&#13;
The proposed dataset was used as the training dataset in the PhaKIR challenge (https://phakir.re-mic.de/) as part of EndoVis-2024 at MICCAI 2024 and consists of eight real-world videos of human cholecystectomies ranging from 23 to 60 minutes in duration. The procedures were performed by experienced physicians, and the videos were recorded in three hospitals. In addition to existing datasets, our annotations provide pixel-wise instance segmentation masks of surgical instruments for a total of 19 categories, coordinates of relevant instrument keypoints (instrument tip(s), shaft-tip transition, shaft), both at an interval of one frame per second, and specifications regarding the intervention phases for a total of eight different phase categories for each individual frame in one dataset and thus comprehensively cover instrument localization and the context of the operation. Furthermore, the provision of the complete video sequences offers the opportunity to include the temporal information regarding the respective tasks and thus further optimize the resulting methods and outcomes.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.15740620</identifier>
    <enrichment key="file_type">Dataset</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Tobias Rueckert</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Leonard Klausmann</author>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>Daniel Rueckert</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8866</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">A cleaned subset of the first five CATARACTS test videos [Data set]</title>
    <abstract language="eng">This dataset is a subset of the original CATARACTS test dataset and is used by the OpenMIBOOD framework to evaluate a specific out-of-distribution setting.&#13;
When using this dataset, it is mandatory to cite the corresponding publication (OpenMIBOOD (10.1109/CVPR52734.2025.02410)) and follow the acknowledgement and citation requirements of the original dataset (CATARACTS).&#13;
&#13;
The original CATARACTS dataset (associated publication,Homepage) consists of 50 videos of cataract surgeries, split into 25 train and 25 test videos.&#13;
This subset contains the frames of the first 5 test videos. Further, black frames at the beginning of each video were removed.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.14924735</identifier>
    <note>Related works: &#13;
Is derived from:&#13;
Dataset: 10.21227/ac97-8m18 (DOI)&#13;
&#13;
Software:&#13;
Repository URL: https://github.com/remic-othr/OpenMIBOOD</note>
    <enrichment key="file_format">.jpg</enrichment>
    <enrichment key="file_size">29.6 GB</enrichment>
    <enrichment key="file_type">Image</enrichment>
    <enrichment key="ConferenceStatement">The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2025 (CVPR) , Nashville, Tennesse, 11-15 June 2025</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="4">Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8881</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Cropped single instrument frames subset from Cholec80 [Data set]</title>
    <abstract language="eng">This dataset is a subset of the original Cholec80 dataset and is used by the OpenMIBOOD framework to evaluate a specific out-of-distribution setting.&#13;
When using this dataset, it is mandatory to cite the corresponding publication (OpenMIBOOD) and to follow the acknowledgement and citation requirements of the original dataset (Cholec80).&#13;
&#13;
The original Cholec80 dataset (associated paper,Homepage) consists of 80 cholecystectomy surgery videos recorded at 25 fps, performed by 13 surgeons. It includes phase annotations (25 fps) and tool presence labels (1 fps), with phase definitions provided by a senior surgeon. A tool is considered present if at least half of its tip is visible. The dataset categorizes tools into seven types: Grasper, Bipolar, Hook, Scissors, Clipper, Irrigator, and Specimen bag. Multiple tools may be present in each frame. Additionally, 76 of the 80 videos exhibit a strong black vignette.&#13;
&#13;
For this dataset subset, frames were extracted based on tool presence labels, selecting only those containing Grasper, Bipolar, Hook, or Clipper while ensuring that only a single tool appears per frame. To enhance visual consistency, the black vignette was removed by extracting an inner rectangular region, where applicable.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.14921670</identifier>
    <note>Related works&#13;
Is derived from&#13;
Journal article: 10.1109/TMI.2016.2593957&#13;
&#13;
Software Repository URL &#13;
https://github.com/remic-othr/OpenMIBOOD</note>
    <enrichment key="file_format">.png</enrichment>
    <enrichment key="file_size">20.5 GB</enrichment>
    <enrichment key="file_type">Image</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Tool Presence Detection</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Cholecystectomy</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Laparoscopic</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Out-Of-Distribution Detection</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8882</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">OpenMIBOOD's classification models for the MIDOG, PhaKIR, and OASIS-3 benchmarks [Data set]</title>
    <abstract language="eng">These models are provided for evaluating post-hoc out-of-distribution methods on the three OpenMIBOOD benchmarks: MIDOG, PhaKIR, and OASIS-3.&#13;
&#13;
When using these models, make sure to give appropriate credit and cite the OpenMIBOOD publication.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.14982267</identifier>
    <note>Software Repository URL &#13;
https://github.com/remic-othr/OpenMIBOOD</note>
    <enrichment key="file_format">.pth</enrichment>
    <enrichment key="file_size">264.5 MB</enrichment>
    <enrichment key="file_type">Model</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>6369</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted>2022</thesisYearAccepted>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>262</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>doctoralthesis</type>
    <publisherName>Universidade Federal de São Carlos</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-03-28</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Computer-assisted diagnosis of Barrett's esophagus using machine learning techniques</title>
    <title language="por">Auxílio ao diagnóstico automático do esôfago de Barrett utilizando aprendizado de máquina</title>
    <abstract language="eng">Esophageal adenocarcinoma is an illness that is usually hard to detect at the early stages&#13;
in the presence of Barrett’s esohagus. The development of automatic evaluation systems of such illness may be very useful, thus assisting the experts in the neoplastic region detection. With the strong growth of machine learning techniques aiming to improve the effectivess of medical diagnosis, the use of such approaches characterizes a strong scenario to be explored for the early diagnosis of esophageal adenocarcinoma. Barrett’s esophagus as a predecessor of adenocarcinoma can be explained by some risk factors, such as obesity, smoking, and late medical diagnosis. This project proposes the development of new computer vision and machine learning techniques to assist the automatic diagnosis of the esophageal adenocarcinioma based on the evaluation of two kind of features: (i) handcrafted features, calculated by means of human knowledge using some image processing technique and; (ii) deeply-learnable features, calculated exclusively based on deep learning techniques. From the extensive application of global and local protocols for the models proposed in this work, the description of cancer-affected images and Barrett’s esophagus-affected samples were generalized and deeply evaluated using, for example, classifiers such as Support Vector Machines, ResNet-50 and the combination of descriptions by handcrafted and deeply-learnable features. Also, the behavior of the automatic definition of key-points within the evaluated techniques was observed, something of a paramount importance nowadays to guarantee transparency and reliability in the decisions made by computational techniques. Thus, this project contributes to both the computational and medical fields, introducing new classifiers, approaches and interpretation of the class generalization process, in addition to proposing fast and precise manners to define cancer, delivering important and novel results concerning the accurate identification of cancer in samples affected by Barrett’s esophagus, showing values around 95% of correct identification rates and arranged in a collection of scientific works developed by the author during the research period and submitted/published to date.</abstract>
    <identifier type="handle">https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15820</identifier>
    <enrichment key="TitelVerleihendInstitution">Universidade federal de São Carlos, Centro de Ciências exatas e de tecnologia</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <author>Luis Antonio de Souza Jr.</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Machine Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Barrett's esophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>handcrafted features</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>deeply-learnable features</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>convolutional neural networks</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>interpretability</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="othpublikationsherkunft" number="">Dissertation in Kooperation</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8978</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>11</pageNumber>
    <edition/>
    <issue>1</issue>
    <volume>32</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Brazilian Computer Society</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-03-29</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">LiwTERM-r: a Revised Lightweight Transformer-based Model for Multimodal Skin Lesion Detection Robust to Incomplete Input</title>
    <abstract language="eng">As the most common type of cancer in the world, skin cancer accounts for approximately 30% of all diagnosed tumor-based lesions. Early diagnosis can reduce mortality and prevent disfiguring in different skin regions. With the application of machine learning techniques in recent years, especially deep learning, promising results in this task could be achieved, presenting studies demonstrating that the combination of patients’ clinical anamneses and images of the injured lesion is essential for improving the correct classification of skin lesions. Despite that, meaningful use of anamneses with multiple collected images of the same skin lesion is mandatory, requiring further investigation. Thus, this project aims to contribute to developing multimodal machine learning-based models to solve the skin lesion classification problem by employing a lightweight transformer model that is robust to missing clinical information input. As a main hypothesis, models can be fed by multiple images from different sources as input along with clinical anamneses from the patient’s historical evaluations, leading to a more factual and trustworthy diagnosis. Our model deals with the not-trivial task of combining images and clinical information concerning the skin lesions in a lightweight transformer architecture that does not demand high computation resources or even all the information from the anamneses but still presents competitive classification results.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Journal of the Brazilian Computer Society</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.5753/jbcs.2026.5871</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Luis Antonio de Souza Júnior</author>
    <author>André Georghton Cardoso Pacheco</author>
    <author>Thiago Oliveira dos Santos</author>
    <author>Wyctor Fogos da Rocha</author>
    <author>Pedro Henrique Bouzon</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Deep learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Skin Lesion Detection</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Transformers</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Lightweight Architectures</value>
    </subject>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Diamond Open Access - OA-Veröffentlichung ohne Publikationskosten (Sponsoring)</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8974</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>xxix, 496</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencevolume</type>
    <publisherName>Springer Vieweg</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation>Gesellschaft für Informatik e.V.</contributingCorporation>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-03-29</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2026 : Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Lübeck March 15–17, 2026</title>
    <abstract language="deu">Die Konferenz "BVM – Bildverarbeitung für die Medizin" ist seit vielen Jahren als die nationale Plattform für den Austausch von Ideen und die Diskussion der neuesten Forschungsergebnisse im Bereich der Medizinischen Bildverarbeitung und der Künstlichen Intelligenz (KI) etabliert. Auch 2026 haben (junge) Wissenschaftler*innen, Industrie und Anwender*innen diesen Austausch vertieft. Die Beiträge dieses Bandes – die meisten davon in englischer Sprache – umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Registrierung, Visualisierung und Animation, computerunterstützte Diagnose sowie bildgestützte Therapieplanung und Therapie. Hierbei kommen Methoden des maschinellen Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz.</abstract>
    <identifier type="isbn">978-3-658-51099-2</identifier>
    <identifier type="issn">1431-472X</identifier>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-51100-5</identifier>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Computerunterstützte Medizin</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildgebendes Verfahren</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildanalyse</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8977</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>131</pageFirst>
    <pageLast>131</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Springer Vieweg</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-03-29</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Abstract: DIY Challenge Blueprint</title>
    <abstract language="eng">The high cost of challenge platforms prevents many people from organizing their own competitions. The do-it-yourself (DIY) challenge blueprint [1] allows you to host your own biomedical AI benchmark challenge. Our DIY approach circumvents the current constraints of commercial challenge platforms. A sovereign, extensible and cost-efficient deployment is provided via containerised, identity-managed and reproducible pipelines. Focus lies on GDPR-compliant hosting via infrastructure-as-code, automated evaluation, modular orchestration, and role-based identity and access management. The framework integrates Docker-based execution and standardised interfaces for task definitions, dataset curation and evaluation. All in all it is designed to be flexible and modular, as demonstrated in the MICCAI 2024 PhaKIR challenge [2, 3]. In this case study, different medical tasks on a multicentre laparoscopic dataset with framewise labels for phases and spatial annotations for instruments across fulllength videos were supported. This case study empirically validates the DIY challenge blueprint as a reproducible and customizable challenge-hosting infrastructure. The full code can be found at https://github.com/remic-othr/PhaKIR_DIY.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Bildverarbeitung für die Medizin 2025: Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Lübeck March 15-17, 2026</parentTitle>
    <subTitle language="deu">from organization to technical implementation in Biomedical Image Analysis</subTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-51100-5_27</identifier>
    <enrichment key="OtherSeries">Informatik aktuell</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">BVM Workshop</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Leonard Klausmann</author>
    <author>Tobias Rueckert</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Raphaela Maerkl</author>
    <author>Suemeyye R. Yildiran</author>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8976</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>362</pageFirst>
    <pageLast>367</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Springer Vieweg</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-03-29</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Improving Generalization in Mitotic Cell Detection via Domain Transformations</title>
    <abstract language="eng">We address domain generalization (DG) in mitotic-cell (MC) detection by combining a β-variational autoencoder (VAE) for domain transformations with feature-space alignment together with an object detector. The β-VAE synthesizes domain-transformed images, and the detector is trained to map originals and their transformed counterparts to equal representations. On the MIDOG++ dataset, this approach improves out-of-domain detection F1 scores by 7 and 3 percentage points compared to the color-variation augmentation and stain-normalization baselines. Results further suggest that morphology shifts hinder generalization more than stain shifts.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Bildverarbeitung für die Medizin 2025: Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Lübeck March 15-17, 2026</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-51100-5_71</identifier>
    <enrichment key="OtherSeries">Informatik aktuell</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">BVM Workshop</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8968</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>e64</pageFirst>
    <pageLast>e65</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>03</issue>
    <volume>64</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">KI-gestützte Detektion und Segmentierung von Magenkarzinomen in westlichen endoskopischen Bilddaten anhand eines fine-tuned Deep-Learning Ansatzes</title>
    <abstract language="deu">Diese vorläufige monozentrische Studie zeigt, dass ein aus einem Barrett-Ösophagus-KI-System feinjustiertes Deep-Learning-Modell Magenkarzinome in westlichen multimodalen endoskopischen Bilddaten zuverlässig detektieren und präzise segmentieren kann. Die hohe Segmentierungsgenauigkeit und Detektionssensitivität über verschiedene Bildmodalitäten hinweg unterstreichen die Machbarkeit eines pathologiegestützten KI-Ansatzes auch in einer westlichen Niedriginzidenzpopulation. Aufgrund der ausschließlichen Verwendung von Bildern mit sichtbaren Tumoren lassen sich keine Aussagen zur Spezifität treffen; eine Übertragbarkeit auf Screening- oder Mischkollektive ist daher limitiert. Weitere Studien mit a) größerem Datensatz inklusive Videodaten, b) externer Validierung an einer multizentrischen westlichen Kohorte, sowie c) Anwendung und Prüfung an nicht-neoplastischen Vergleichsbildern oder anderen Pathologien sind erforderlich.&#13;
&#13;
Nach unserem Kenntnisstand zählt dieses System zu den ersten in einer westlichen Population entwickelten endoskopischen KI-Ansätzen zur Magenkarzinomdetektion, und zu wenigen, die vollständige ESD-präparatbasierte Referenzdaten für Training und Validierung nutzen.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0046-1817751</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2026-03-29T15:41:42+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>M. Wallner</author>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>David Roser</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8979</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>95</pageFirst>
    <pageLast>114</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>MELBA–BVM 2025 Special Issue</issue>
    <volume/>
    <type>article</type>
    <publisherName>Melba</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-03-29</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Learning Neural Parametric 3D Breast Shape Models for Metrical Surface Reconstruction From Monocular RGB Videos</title>
    <abstract language="eng">We present a neural parametric 3D breast shape model and, based on this model, introduce a low-cost and accessible 3D surface reconstruction pipeline capable of recovering accurate breast geometry from a monocular RGB video. In contrast to widely used, commercially available yet expensive 3D breast scanning solutions and existing low-cost alternatives, our method requires neither specialized hardware nor proprietary software and can be used with any device that is able to record RGB videos. The key building blocks of our pipeline are a state-of-the-art, off-the-shelf Structure-from-Motion pipeline, paired with a parametric breast model for robust surface reconstruction. Our model, similarly to the recently proposed implicit Regensburg Breast Shape Model (iRBSM), leverages implicit neural representations to model breast shapes. However, unlike the iRBSM, which employs a single global neural Signed Distance Function (SDF), our approach—inspired by recent state-of-the-art face models—decomposes the implicit breast domain into multiple smaller regions, each represented by a local neural SDF anchored at anatomical landmark positions. When incorporated into our surface reconstruction pipeline, the proposed model, dubbed liRBSM (short for localized iRBSM), significantly outperforms the iRBSM in terms of reconstruction quality, yielding more detailed surface reconstruction than its global counterpart. Overall, we find that the introduced pipeline is able to recover high-quality and metrically correct 3D breast geometry within an error margin of less than 2 mm. Our method is fast (requires less than six minutes), fully transparent and open-source, and together with the model publicly available at https://rbsm.re-mic.de/local-implicit.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA)</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.59275/j.melba.2026-8b23</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-89791</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Maximilian Weiherer</author>
    <author>Antonia von Riedheim</author>
    <author>Vanessa Brébant</author>
    <author>Bernhard Egger</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>3D Reconstruction</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Shape Modeling</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Diamond Open Access - OA-Veröffentlichung ohne Publikationskosten (Sponsoring)</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/8979/2026_005_.pdf</file>
  </doc>
</export-example>
